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基于模型的离线强化学习与对抗数据增强
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于对抗数据增强的离线强化学习模型MORAL，旨在解决静态数据下策略开发的稳健性问题。实验结果表明，MORAL在政策学习和样本效率方面优于传统方法，具有广泛的适用性。
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关键要点
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本研究提出了一种基于对抗数据增强的离线强化学习模型MORAL。
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MORAL旨在解决静态数据下策略开发的稳健性问题。
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该模型通过动态选择模型对训练数据进行增强，改善了策略优化中的乐观估计错误。
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实验结果表明，MORAL在政策学习和样本效率方面优于传统方法。
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MORAL具有广泛的适用性。
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